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蚁群优化在移动自组网MPR节点选择问题中的应用研究

张禾良  
【摘要】:移动自组网(Mobile Ad hoc networks: MANET)是一种特殊的由移动节点所组成的多跳自组织通信网络。与其它类型的网络相比,移动自组网具有灵活性、健壮性等特点,使其得到越来越广泛的关注,并在通信技术研究中占有重要地位。在移动自组网中,多点中继机制(Multipoint Relay: MPR)在移动网络中被用来减少消息重复转发的次数,进而限制了网络中的泛洪消息数,降低了网络开销。该机制要求网络中的节点从本节点的一跳邻居集合中选出若干个可以覆盖其所有二跳邻居的节点构成MPR节点集合,并且仅通过MPR节点转发消息。但由于最小MPR集的选取属于NP难问题,传统的贪心算法方法在求解精度上往往无法取得较好的结果,尤其是在网络密度较大的环境下。 针对以上问题,本文将蚁群优化用于最小MPR集选取问题的求解,并给出了一种基于候选解的改进蚁群算法CSACO(Candidate Solution Ant Colony Optimization)。通过使用候选解集进行信息素的更新,提高了算法的收敛速度,同时避免了算法陷入早熟。模拟实验表明,CSACO可以有效降低MPR集的大小,同时在较短的时间内收敛到最优解,提高网络性能。 本文的主要工作包括以下内容 1)总结并分析了移动自组网中常见的路由协议;研究了多点中继机制的原理,并给出了当前提出的用于进行MPR节点选取的方案,并分析了各自的优缺点。 2)通过对蚁群算法的机制的深入研究,给出了解决最小MPR集选取问题的蚁群算法模型,详细介绍了模型中各个组成部分,包括适应函数的构造、节点选择的概率方程以及信息素更新方程的建立。为了验证模型的有效性,建立了仿真实验环境,通过生成不同的网络环境并对各种环境下的对比实验数据进行分析,进行算法的求解性能评估。 3)由于蚁群算法寻解速度较慢,易陷局部最优,在对已有的改进蚁群算法进行研究后,本文提出了一种基于候选解的改进蚁群算法CSACO。通过使用候选解集进行信息素的更新,提高了算法的收敛速度,同时避免了算法陷入早熟。模拟实验表明,相比于其它的MPR节点选择方法,CSACO可以有效降低MPR集的大小,同时在较短的时间内收敛到最优解,提高网络性能。


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